高光谱端元自动提取的迭代分解方法

混合像元线性分解技术是进行高光谱影像处理的常用方法,应用这种方法的一个主要问题是难以有效、自动地确定影像的端元光谱。利用非监督的方法快速自动提取高光谱遥感图像的端元光谱是解决这个问题的主要技术手段。根据迭代误差分析思路,通过对线性混合像元模型分解的误差传播分析后,得到了端元选择的约束条件。结合端元存在的空间信息,自动提取出端元光谱并进行了混合像元分解。利用不同地区、不同传感器的高光谱数据实例测试了该文的方法,分析和讨论了选择迭代初始值与参数阈值的敏感性问题。研究结果表明此方法可以自动提取端元光谱,并且精度较高。     

纯净像元指数改进的N-FINDR高光谱端元提取算法

为了有效解决遥感影像中普遍存在的混合像元导致遥感影像定量解译精度低的问题,对两种不同混合像元端元提取算法进行了比较分析。纯净像元指数算法随着迭代次数的增加时间效率大大降低,而经典的N-FINDR算法初始端元数目选择的任意性会导致像元解混的精度不一,因此本文提出了一种基于纯净像元指数改进的N-FINDR算法。改进的N-FINDR算法相较于传统的N-FINDR算法能够准确构建候选端元集合并求得最优解。该算法结合高光谱影像数据的特点,首先利用纯净像元指数求取备选端元数目;然后以此为基础运用经典的N-FINDR算法求解最大的单形体顶点,将求解后顶点作为纯净像元,并完成丰度反演;最后使用ENVI产品中自带的经过大气校正的航空高光谱数据cup95eff.int对算法进行验证。试验结果表明,以纯净像元指数改进的N-FINDR算法在整体精度方面优于传统的N-FINDR算法。     

一种采用稀疏促进的高光谱影像端元提取方法

利用稀疏促进原理以及高光谱影像端元提取传统算法,结合线性光谱混合模型,提出了一种采用稀疏促进的高光谱影像端元提取方法.该方法不需要预先对端元数量进行估计,也不需要假设影像中存在纯像元.利用模拟数据以及真实高光谱影像对提出方法、ICE算法和NMF算法进行了对比实验分析.实验结果表明:提出方法能稳定地从影像中提取端元并同时...     

端元可变非线性混合像元分解模型

遥感影像中混合像元普遍存在。端元固定的情况下对混合像元进行分解,很难高精度地识别影像地物。本文基于支持向量机,提出了端元可变的非线性混合像元分解模型。首先,通过构建多个支持向量机获取每个像元的优化端元集,在优化端元集的基础上运用支持向量机与两两配对方法相结合的算法获取像元组分。试验结果表明,本文提出的方法效果优于传统的多端元光谱分解法。     

高分辨率图像辅助提取高光谱图像端元

现有的端元提取算法大多是基于凸面单形体假设,对于非单一地物类型,利用这些端元进行丰度反演将会影响混合像元分解精度。本文提出一种利用高分辨率图像判断高光谱像元内是否为同一类型地物的方法。首先,利用图像分割程序对高分辨率图像进行分割,得到光谱均一的斑块矢量图,并叠加到高光谱图像上;然后,通过空间关系分析找出斑块内的高光谱像元,称其为准端元;最后,利用端元提取算法在这些准端元中进行端元提取。实验结果表明,该方法将端元提取结果的误差降低了20%左右。     

高光谱遥感图像的端元递进提取算法

针对高光谱遥感图像中可能并不存在图像端元这一问题,试探的提出一种基于线性混合模型下对初步提取的最近似于端元的像元进行再分析的端元提取算法,即高光谱遥感图像的端元递进提取算法.首先针对3个端元线性混合的图像进行提取,在图像中找到最大近似于端元的像元,利用凸面单形体的几何性质,找出初步提取像元附近位于图像端元构成的凸面单形体边界上的像元,通过计算图像端元在边界像元中的含量,应用线性反解提取出图像端元.模拟图像中的初步结果表明在不存在图像端元的图像中,该算法可以有效的提取3个端元,应用于实际Hyperion图像取得了较好的实验效果.     

采用PPI算法改进的一种数学形态学端元提取方法

自动形态学端元提取(automated morphological endmember extraction,AMEE)算法将结构元素内最纯像元与混合度最大的像元之间的光谱角距离定义为形态学离心率指数(morphological eccentricity index,MEI)来定量化地表示像元的纯净度。然而作为参考标准的混合度最大的像元在不同的结构元素内也是不同的,尤其是当结构元素内的纯净像元占大多数时,像元的均值光谱将更接近纯像元,此时像元的MEI越高,纯度反而越低。针对这一问题,本文提出一种像元纯度指数(pure pixel index,PPI)算法与AMEE算法相结合的端元提取算法PPI-AMEE。在结构元素内,利用PPI指数代替AMEE算法中的MEI指数来寻找最纯像元。变换结构元素时,只有最纯净的像元始终能够投影到随机生成的直线的两端,其PPI值会不断累计增大,而其他像元的PPI值则无法持续增大。累计记录每个像元的PPI值,直至满足迭代终止条件,最终形成一幅PPI图像,端元将在PPI值较大的像元中选取。PPI-AMEE算法只在相对较小的结构元素内运行PPI算法,然后再结合数学形态学中的膨胀操作对整幅图像进行处理,其同时兼顾了图像的光谱信息和空间信息。最后,采用模拟数据及美国内华达州Cuprite地区的机载可见光/红外成像光谱仪(airborne visible infrared imaging spectrometer,AVIRIS)高光谱数据对提出的PPI-AMEE算法进行试验验证。试验结果表明,PPI-AMEE算法的端元提取精度总体上优于AMEE算法和PPI算法。     

高光谱图像端元提取算法研究进展与比较

高光谱图像中混合像元的存在不仅影响了基于遥感影像的地物识别和分类精度,而且已经成为遥感科学向定量化方向发展的主要障碍。本文分析和研究了现有的典型端元提取算法,在此基础上,对这些算法进行归纳总结,从是否假定纯像元存在角度将其分为两类：端元识别算法和端元生成算法,并就两种分类方法选取了具有代表性的6种典型端元提取算法：N-FINDR、VCA、SGA、OSP、ICE和MVC-NMF算法进行分析和实验。通过对这6种方法的实验比较,得出两种端元提取分类方法的优点与不足,并对今后的研究工作提出展望。     

一种顾及上下文的高光谱遥感图像端元提取方法

端元提取技术是混合像元分解中重要的步骤之一,传统的端元提取方法仅考虑了像元的光谱信息。本文将数学形态学算子扩展到高光谱空间,并应用到端元提取技术中,可以顾及像元的上下文信息。利用AVIRIS高光谱仿真数据对算法进行了实验验证,结果表明本文算法具有较强的抗噪能力和较高的可靠性。在此基础上,结合徐州地区的EO-1 Hyperion高光谱遥感图像,使用本文算法进行了端元提取应用研究,将实验结果与纯净像元指数、顶点成分分析方法做了对比分析和精度评价,证明本文算法是一种可靠的高光谱遥感图像端元提取技术。     

端元之间最大距离和约束的 NMF混合像元分解方法

NMF应用于混合像元分解时具有不满足丰度"和为一"约束和结果不具有唯一性的问题。MVCNMF将凸面单形体的体积作为约束条件引入到NMF中。从理论上看,当端元光谱中存在形状相似的光谱时,单形体的体积接近于零,此时MVCNMF实际上变为NMF,且凸面单形体的体积计算比较复杂,影响算法的效率。针对此问题,提出一种端元之间最大距离之和约束的NMF混合像元分解算法MSMDCNMF,将其引入到非负矩阵分解中。利用计算所有端元之间的最大距离之和作为约束条件来控制凸面单形体的大小,简化了约束条件,减小了计算复杂度。通过对比发现,所提方法在端元提取精度方面优于MVCNMF算法,与MOCCNMF算法接近,但在算法运行效率上,MSMDCNMF算法效率最高。     

基于端元独立性的端元数目自动获取方法

目前端元数目主要是图像处理者目视判读影像获得的经验值,往往与影像中实际典型地物种类数目不符合。根据端元数目取值不同时的分类结果均方根误差(RMSE)的大小,能够得到实际端元数,但该方法因多次分类导致计算量过大。本文在研究端元间光谱相关性与端元数目之间关系的基础上,提出一种基于端元独立性的端元数目自动获取方法。与基于RMSE的端元数目自动获取方法的对比实验表明,该方法不仅能够正确有效地获取实际端元数,提高端元提取自动化程度,而且能够大大减少运算时间。     

端元快速提取的光谱梯度特征搜索法

由于数据量大,目前大多数端元提取算法均需较长的计算时间,限制了这些算法的有效应用。本文提出了以光谱梯度特征为搜索条件的快速端元提取方法,其核心包括基于光谱梯度特征的候选端元快速筛选和基于光谱解混误差的端元识别两部分。由于能够从影像中快速筛选出少量的像元光谱作为候选端元,故具有较好的计算性能;同时由于避免了非端元光谱参与端元识别,使得识别的结果具有更高的精度。试验表明,相比经典的IEA算法和ECHO算法,该算法不仅能大幅度提高端元提取速度,而且具有更准确的端元识别能力。同时,基于该算法原理,也可对现有各种算法进行改进,提升现有的各种端元提取算法的运算速度。     

一种端元变化的神经网络混合像元分解方法

遥感图像中普遍存在着混合像元,对混合像元进行分解是遥感图像处理中的难点,在端元（Endm ember）个数不变的情况下,往往得到的分解结果精度不高。本文基于fuzzy ARTMAP神经网络,提出一种基于端元变化的神经网络混合像元分解模型。首先利用混合像元与纯净端元之间的光谱相似性,判断出混合像元包含的端元个数及类别,然后结合fuzzy ARTMAP神经网络进行分解。实验结果表明：本文提出的方法比传统的线性混合模型及fuzzy ARTMAP神经网络模型的精度要高,而且更加符合实际情况。     

基于顶点成分分析法的端元提取改进算法

顶点成分分析算法没有考虑图像的空间信息,对于噪声较大的高光谱图像其有效性可能会降低;同时,其需要预先确定端元数量,端元数的正确性对丰度分解具有较大风险;另外,由于算法迭代投影的初始基准具有随机性,因此导致了其多次运行结果不稳定。针对以上3方面问题,本文利用图像空间信息排除噪声,确定候选端元;然后对候选端元集进行病态矩阵规避判断,确保候选端元矩阵的有效性;经过改进迭代,端元矩阵趋近完整、稳定,自适应获得端元个数。试验表明,该方法正确有效,改进了VCA算法缺陷。     

端元光谱自动提取的总体最小二乘迭代分解

根据总体最小二乘(total least squares, TLS)模型理论,提出了一种影像端元光谱可受噪声污染的混合光谱线性扩展模型,并实现了该模型的端元光谱自动迭代提取以及混合像元的限定性分解.实验结果表明,扩展的混合像元分解模型明显优于传统的最小二乘分解模型,总体精度大约提高了10%～20%.     

一种多/高光谱遥感图像端元提取的凸锥分析算法

凸锥分析方法常用于多光谱和高光谱遥感图像的端元提取。遥感图像中的每个像元都可以看作一个多维向量,整幅影像看作由离散的非负向量构成的凸锥,通过寻找凸锥的角点来自动获取图像的端元。本文提出了一种自动选择最佳凸锥角点的方法,应用到传统的凸锥分析方法中,提高了凸锥分析方法的效率。利用模拟数据和真实数据实验验证了算法的可行性。